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Themen

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Zur Langen Nacht der Wissenschaft am 02. Juni 2018 wurde „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. Sie ist als Demonstrator für Produktionsplanung und –monitoring im Rahmen ...
DIGITALE DEGUSTATION | HYBRIDE VERANSTALTUNG  | 05.07.2022

DIGITALE DEGUSTATION | HYBRIDE VERANSTALTUNG | 05.07.2022

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg lädt Sie herzlich zur Digitalen Degustation am 05. Juli 2022 – in der Zeit von 16.00 bis 20.00 Uhr – virtuell oder vor Ort in die Festung Mark nach Magdeburg ein. Neben edlen Tropfen ...
Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Adaptive Fertigung und Cyber-Physische Systeme (CPS) haben sich in den letzten Jahren als Hauptthemen in Wissenschaft und Industrie herausgestellt, da aktuell Projekte auf Regierungsebene gestartet wurden, um Innovationen unter ...
MRCC and Fujitsu Optimize Data Centers using Fujitsu's Digital Annealer

MRCC and Fujitsu Optimize Data Centers using Fujitsu's Digital Annealer

Given the world’s increasing dependency on IT, the complexity of data centers grows significantly. In a collaboration project, Fujitsu and the Magdeburg Research and Competence Cluster (MRCC) compare Fujitsu’s new quantum-inspired ...

MS Office Javascript Add-Ins (SoPro, WTP)

Die Entwickler-Umgebung Visual Basic for Applications (VBA) zur Steuerung von Microsoft Office Anwendungen ist immer noch weit verbreitet, nicht nur in Unternehmen der Finanzindustrie. Insbesondere in Microsoft Excel ermöglicht die Verwendung ...

DevOps with SAP HANA (MA,WIP)

In-memory databases imply high potential in the development of business applications. The usage of SAP HANA as a representative for in-memory database seems to be limited to S/4 HANA or SAP Cloud Platform. However, the distribution of SAP HANA as ...

The quest for Open Source knowledge (MA)

After more than a decade Microsoft has transformed from the famous claim of Steve Ballmer: "Linux is a cancer" [2] to Satya Nadellas "Microsoft loves Linux" [3]. Nowadays “Open Source is fueling the digital transformation” ...
Modernising Human Resources Management in South Mediterranean Higher Education (RISE)

Modernising Human Resources Management in South Mediterranean Higher Education (RISE)

Die Bedeutung der Qualität vom Personalwesen (Human Resource Management, HRM) für die Entwicklung und Optimierung von Hochschuleinrichtungen (HEIs) ist heutzutage nicht mehr zu leugnen. Es gibt immer komplexer werdende ...

INternationaliSation of master Programs In Russia and China in Electrical engineering

Heutzutage müssen russische und chinesische Universitäten Programme anbieten, die die Gewöhnung der Absolventen an das echte Produktions- und Geschäftsumfeld fördern und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Arbeitsmarkt erhöhen. Um ...
IT Infrastructure Modeling Language

IT Infrastructure Modeling Language

Einleitung Für die Software-Entwicklung existieren verschiedene grafische Modellierungssprachen für unterschiedliche Anwendungsgebiete. So können z. B. Prozesse mittels ereignisgesteuerten Prozessketten (EPKs) abgebildet werden oder ...

Publikationen

Nahhas, A.; Kharitonov, Andrey; Alwadi, Ahmad; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Sheduling Problems with Family Setup Times
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Pohl, M.; Häusler, Robert; Nahhas, Abdulrahman; Abdallah, M.; Turowski, K.
A Preliminary Overwiew of the Situation in Big Data Testing
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Lautenschläger, E.; Pohl, M.; Abdallah, M.; Turowski, K.
Applying Test Driven Development in the Big Data Domain-Lessons From the Literature
Müller, Hendrik; Kharitonov, Andrey; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques
Kharitonov, Andrey; Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing